De reactivo a proactivo: Transformar el servicio de asistencia técnica para mejorar los resultados de los clientes

Descubrir los problemas silenciosos

El seguimiento de los problemas no denunciados requiere un enfoque más proactivo. A menudo, estos problemas se manifiestan como patrones de comportamiento de los clientes más que como quejas explícitas. Por ejemplo, un aumento de carritos de la compra abandonados podría indicar confusión sobre los precios o las opciones de pago. Del mismo modo, las visitas repetidas a una página de preguntas frecuentes o base de conocimientos sin un aumento correspondiente de las solicitudes de asistencia puede indicar que los clientes tienen dificultades para encontrar las respuestas que necesitan.

Divulgación proactiva a través de servicios de chat en directo u otras formas de salida intervención pueden ser prácticas poderosas para descubrir problemas no denunciados. Encuestas y formularios de opinión, enviados a través de correo electrónico o mensajes de texto, pueden ofrecer a los clientes una forma sencilla de expresar preocupaciones que de otro modo no comunicarían. Las llamadas o correos electrónicos de seguimiento, sobre todo a clientes de alto valor o con historiales sin resolver, también pueden revelar puntos de dolor silenciosos. La supervisión de las redes sociales añade otro nivel de información, ya que los clientes suelen compartir sus frustraciones públicamente sin ponerse en contacto directamente con el servicio de asistencia. Herramientas como Hootsuite o Brandwatch pueden ayudar a los centros de atención telefónica a hacer un seguimiento de las menciones a la marca y las reseñas en línea para identificar temas recurrentes.

Asistencia proactiva para dispositivos y software conectados

Los productos y dispositivos que permiten a los clientes compartir información sobre su rendimiento suelen pertenecer a categorías en las que la optimización continua, la supervisión del rendimiento o la resolución de problemas pueden mejorar la funcionalidad del producto y la satisfacción del cliente. Estos sistemas suelen recopilar datos anónimos o agregados para ayudar a las empresas a mejorar el rendimiento, corregir errores o identificar tendencias. He aquí algunos ejemplos de distintas categorías:

1. Electrónica de consumo

Los clientes optan por compartir informes de colisiones, estadísticas de uso o comentarios directamente a través de la configuración del dispositivo.

• Smartphones, tabletas y ordenadores portátiles:

Los dispositivos de empresas como Apple, Samsung y Microsoft permiten a los usuarios compartir datos de diagnóstico y uso para mejorar los sistemas operativos, las aplicaciones y el rendimiento de la batería.

• Televisores inteligentes y dispositivos de streaming:

Dispositivos como Roku, Amazon Fire Stick o televisores inteligentes recopilan datos sobre el rendimiento del streaming, el uso de apps y los problemas de conectividad.

2. Dispositivos IoT (Internet de las cosas)

El registro se realiza durante la configuración o a través de aplicaciones complementarias, a menudo con una explicación clara de cómo se utilizarán los datos.

• Dispositivos domésticos inteligentes:

Dispositivos como los termostatos Nest, los timbres Ring y las luces Philips Hue recopilan métricas de rendimiento como la intensidad de la conectividad, los tiempos de respuesta o la precisión de los sensores.

• Tecnología vestible:

Dispositivos como Fitbit, Apple Watch o Garmin recopilan datos sobre el rendimiento de las aplicaciones, el estado de la batería y el uso de las funciones.

3. Aplicaciones informáticas

Normalmente se pide a los usuarios que compartan "datos de uso anónimos" o "informes de rendimiento" durante la instalación o las actualizaciones.

• Herramientas de productividad:

Programas como Microsoft Office o Google Workspace recopilan datos limitados sobre patrones de uso y errores para mejorar las funciones y la estabilidad.

• Plataformas de juego:

Las consolas (por ejemplo, Xbox, PlayStation, etc.) y las plataformas de juego (por ejemplo, Steam) recopilan datos de rendimiento como la frecuencia de fotogramas, los registros de fallos y el uso del hardware para optimizar los juegos.

4. Tecnología del automóvil

Los datos se comparten a través de los ajustes del vehículo o las aplicaciones conectadas, a menudo como parte de un acuerdo para mejorar la navegación, la eficiencia de combustible o las funciones de asistencia al conductor.

• Vehículos conectados:

Marcas como Tesla, GM y Ford ofrecen a los clientes la opción de compartir datos de rendimiento sobre la eficiencia de las baterías, los sistemas de navegación y la telemática para las actualizaciones de los sistemas y las llamadas a revisión.

5. Equipamiento industrial y comercial

Las empresas trabajan con usuarios o empresas para permitir el intercambio de datos a través de plataformas seguras o API.

• Equipos de fabricación:

La maquinaria habilitada para IoT comparte datos operativos con los fabricantes para el mantenimiento predictivo y la optimización.

• Productos sanitarios:

Dispositivos como las máquinas de CPAP o los monitores de glucosa envían datos de rendimiento a proveedores y fabricantes para mejorar su eficacia.

6. Electrodomésticos

El registro suele producirse durante el proceso de configuración del dispositivo o a través de las aplicaciones conectadas.

• Electrodomésticos inteligentes:

Dispositivos como las lavadoras Whirlpool o los frigoríficos Samsung recopilan datos sobre ciclos, consumo de energía y códigos de error para mejorar el rendimiento y solucionar problemas.

7. Dispositivos de red e Internet

El uso compartido de datos suele activarse en la configuración del dispositivo o a través de paneles web.

• Routers Wi-Fi:

Los dispositivos de marcas como Netgear o Google Nest WiFi pueden recopilar datos anónimos sobre conectividad, intensidad de la señal y rendimiento de la red.

• Software VPN:

Algunos proveedores de VPN recopilan datos mínimos de rendimiento (por ejemplo, tiempos de respuesta del servidor) para mejorar la fiabilidad.

8. Tecnología sanitaria

Los clientes dan su consentimiento para compartir datos bajo estrictos acuerdos de privacidad y seguridad.

• Plataformas de telemedicina:

Las aplicaciones y dispositivos de control remoto de la salud pueden recopilar estadísticas de uso para mejorar la estabilidad del software.

• Herramientas de diagnóstico:

Los wearables y las herramientas de diagnóstico (por ejemplo, los manguitos para medir la tensión arterial en casa) envían datos a los fabricantes para que actualicen el software y mejoren la calibración.

9. Dispositivos de energía y servicios públicos

El intercambio de datos se configura durante la instalación o a través de una aplicación.

• Contadores inteligentes y monitores de energía:

Dispositivos como Sense o los contadores proporcionados por las empresas de servicios públicos rastrean los patrones de consumo energético e informan de las ineficiencias.

• Paneles solares y sistemas de baterías:

Sistemas como Tesla Powerwall o SunPower envían datos de rendimiento para optimizar el almacenamiento y el uso de la energía.

10. Plataformas en línea y servicios en la nube

Los clientes aceptan las políticas de intercambio de datos durante la configuración de la cuenta o la instalación de la aplicación.

• Almacenamiento en la nube:

Servicios como Google Drive o Dropbox recopilan datos anónimos sobre el rendimiento de carga/descarga para optimizar la infraestructura.

• Plataformas de streaming:

Netflix, Spotify y YouTube recopilan estadísticas de almacenamiento en búfer y datos de rendimiento de reproducción para mejorar la fiabilidad del servicio.

Prácticas comunes para compartir datos de forma voluntaria:

1. Transparencia: Las empresas explican claramente qué datos se recopilarán, cómo se utilizarán y garantizan el control del cliente sobre su intercambio.
2. Protección de la intimidad: La información sobre el rendimiento se suele anonimizar y agregar para mantener la privacidad del usuario.
3. Flexibilidad de exclusión voluntaria: Los clientes pueden desactivar el uso compartido de datos en cualquier momento a través de la configuración del dispositivo o las preferencias de la cuenta.

Al proporcionar datos de rendimiento limitados y anónimos, los clientes ayudan a los fabricantes y proveedores de servicios a optimizar la funcionalidad, mejorar la fiabilidad e innovar en las funciones, lo que se traduce en mejores experiencias generales.

Colmar la brecha entre lo notificado y lo no notificado

Al identificar tanto los problemas que manifiestan los clientes como los que no, los equipos de asistencia pueden ayudar a las empresas a mejorar no sólo sus procesos de asistencia inmediata, sino también sus productos y servicios en general.

Para abordar eficazmente tanto los problemas notificados como los no notificados, los centros de llamadas necesitan integrar datos de diversas fuentes en una visión unificada. Los cuadros de mando analíticos, como los que ofrecen Microsoft Power BI o Tableau, pueden combinar datos de sistemas de tickets, comentarios de clientes y análisis de sitios web para revelar una imagen más completa de los problemas de los clientes. Los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar aún más este proceso mediante la identificación de patrones o anomalías que de otro modo podrían pasar desapercibidos.

Las herramientas de autoservicio, como los chatbots y las bases de conocimientos, también ofrecen datos valiosos para salvar esta distancia. El análisis de las consultas de búsqueda y los registros de interacción puede poner de relieve preguntas o temas comunes con los que los clientes tienen problemas, incluso si no los trasladan a un agente. Del mismo modo, la supervisión de los registros de errores del sistema puede descubrir problemas técnicos que los clientes no se dan cuenta de que les están afectando.

Soporte proactivo: El futuro de los servicios de asistencia

Una de las formas más impactantes en que los centros de llamadas pueden añadir valor es pasando de un modelo de soporte reactivo a uno proactivo. La asistencia proactiva consiste en utilizar la información obtenida de los problemas notificados y no notificados para predecir y prevenir problemas futuros. Por ejemplo, si el análisis de datos revela que una determinada actualización de software suele confundir a los usuarios, el centro de atención telefónica puede enviar de forma preventiva guías u organizar seminarios web para ayudar a los clientes a navegar por los cambios.

Este enfoque proactivo no sólo reduce el volumen de tickets, sino que también mejora la satisfacción del cliente al resolver los problemas antes de que se produzcan. Demuestra un nivel de atención y previsión que puede mejorar significativamente la reputación de una empresa y la fidelidad de sus clientes.

Ser proactivo es tan sencillo como enviar un correo electrónico o un mensaje de texto automatizados para que los clientes con un problema puedan responder y recibir asistencia inmediata. Entrar en el mundo de los servicios de asistencia proactivos centrados en el cliente no significa necesariamente que tenga que gastar mucho más dinero. . .